问财量化选股策略逻辑
选股逻辑为振幅大于1，10天内涨停天数大于2，机构动向大于0。将选股逻辑作为第一个段落放入标题为 ## 问财量化选股策略逻辑 的段落中。
选股逻辑分析
该选股策略基于以下几个条件来筛选股票：
- 振幅大于1，说明该股票存在较大波动性，有更高的交易机会；
- 10天内涨停天数大于2，说明该股票存在一定的热度；
- 机构动向大于0，说明该股票受到机构的看好。
有何风险？
该选股策略可能存在以下风险：
- 机构动向数据来源不确定，数据可能存在噪音；
- 基于历史数据的选股策略并不能保证未来股价表现；
- 对技术指标的使用要求高，需要对其特性有一定的了解才能发挥最大效果。
如何优化？
为降低可能存在的风险和提升选股效果，可以考虑以下优化措施：
- 对机构动向数据进行筛选和去重，选取可靠数据来利用该指标；
- 加入其他的技术指标或基本面因素，结合多个因素进行综合判断；
- 对选股逻辑进行动态调整，根据市场情况和策略的表现进行相应的优化。
最终的选股逻辑
经过上述优化，得到以下完善版的选股策略：
- 振幅大于1，10天内涨停天数大于2，机构动向大于0；
- 筛选和去重机构动向数据，选取可靠数据；
- 结合其他技术指标、基本面数据等因素进行判断；
- 对选股策略进行动态调整，筛选出高品质的个股。
注：以上选股策略仅供参考，具体可以根据实际需求和风险承受能力进行调整。
同花顺指标公式代码参考
以下是同花顺的相关代码：
/* 将具体的选股条件填充至筛选公式中 */
SELECT
/* 振幅大于1，10天内涨停天数大于2，机构动向大于0 */
(HIGH-LOW)/REF(CLOSE,1)*100 >= 1 AND
COUNT(IF(CLOSE>REF(CLOSE,1)*1.098,1,0),10) > 2 AND
BIGMONEYNET > 0
注：以上代码需要在同花顺的选股界面中进行填充。
Python代码参考
以下是Python代码的参考：
import baostock as bs
import pandas as pd
from datetime import datetime, timedelta
def stock_selection():
#### 登陆系统 ####
lg = bs.login()
#### 获取股票基本信息 ####
rs_basic_info = bs.query_stock_basic()
#### 获取数据 ####
selected_code = []
for code in rs_basic_info[(rs_basic_info['marketType']=='沪A')|(rs_basic_info['marketType']=='深A')]['code'].tolist():
#### 获取股票数据 ####
rs = bs.query_history_k_data_plus(code, "date, open, close, high, low, volume, big_money_net_ratio",
start_date=(datetime.now() - timedelta(days=300)).strftime('%Y-%m-%d'),
end_date=datetime.now().strftime('%Y-%m-%d'),
frequency="d", adjustflag="3")
data = rs.get_data()
#### 获取选股条件 ####
if len(data) >= 250:
condition1 = (data['high']-data['low']).iloc[-1]/data['close'].iloc[-1]*100 > 1
condition2 = len(data[data['close']>data['close'].shift(1)*1.098]) > 2
condition3 = data['big_money_net_ratio'].iloc[-1] > 0
#### 判断是否满足条件 ####
if condition1 and condition2 and condition3:
selected_code.append(code)
#### 登出系统 ####
bs.logout()
return selected_code
注：以上Python代码需要安装baostock等库，仅供参考，具体根据实际需求和风险承受能力进行调整。
## 如何进行量化策略实盘？
请把您优化好的选股语句放入文章最下面模板的选股语句中即可。
select_sentence = '市值小于100亿' #选股语句。
模板如何使用？
点击图标右上方的复制按钮，复制到自己的账户即可使用模板进行回测。
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